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  • 主要介绍了吞吐量(TPS)、QPS、并发数、响应时间(RT)概念,在开发中需要先搞懂这些基础知识,才能更好运用,需要的朋友可以参考下
  • 本篇文章主要介绍了Python控制多进程与多线程并发数,详细讲诉了进程和线程的区别,并介绍了处理方法,有需要的朋友可以了解一下。
  • 并发用户”、“系统用户”和“同时在线用户” 概率解析
  • 最佳并发数和最大并发数

    千次阅读 2020-03-30 16:43:53
    对于一个确定的被测系统来说,在某个具体的软硬件环境下,它的“最佳并发用户”和“最大并发用户”都是客观存在。以“最佳并发用户”为例,假如一个系统的最佳并发用户是50,那么一旦并发量超过这个值,系统...

    对于一个确定的被测系统来说,在某个具体的软硬件环境下,它的“最佳并发用户数”和“最大并发用户数”都是客观存在。以“最佳并发用户数”为例,假如一个系统的最佳并发用户数是50,那么一旦并发量超过这个值,系统的吞吐量和响应时间必然会 “此消彼长”;如果系统负载长期大于这个数,必然会导致用户的满意度降低并最终达到一种无法忍受的地步。所以我们应该 保证最佳并发用户数要大于系统的平均负载。

    要补充的一点是,当我们需要对一个系统长时间施加压力——例如连续加压3-5天,来验证系统的可靠性或者说稳定性时,我们所使用的并发用户数应该等于或小于“最佳并发用户数”——大家也可以结合上面的讨论想想这是为什么

    而对于最大并发用户数的识别,需要考虑和鉴别一下以下两种情况:

    1.          当系统的负载达到最大并发用户数后,响应时间超过了用户可以忍受的最大限度——这个限度应该来源于性能需求,例如:在某个级别的负载下,系统的响应时间应该小于5秒。这里容易疏忽的一点是,不要把顾客因为无法忍受而离开时店内的顾客数量作为理发店的“最大并发用户数”,因为这位顾客是在3小时前到达的,也就是说3小时前理发店内的顾客数量才是我们要找的“最大并发用户数”。而且,这位顾客的离开只是一个开始,可能有会更多的顾客随后也因为无法忍受超长的等待时间而离开;
      
    2.         在响应时间还没有到达用户可忍受的最大限度前,有可能已经出现了用户请求的失败。以理发店模型为例,如果理发店只能容纳6位顾客,那么当7位顾客同时来到理发店时,虽然我们可以知道所有顾客都能在可容忍的时间内剪完头发,但是因为理发店容量有限,最终只好有一位顾客打道回府,改天再来。
      

    对于一个系统来说,我们应该 确保系统的最大并发用户数要大于系统需要承受的峰值负载。

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  • 查看apache连接的连接并发数 查看httpd进程数(即prefork模式下Apache能够处理的并发请求数)
  • 性能测试如何计算设置并发数

    千次阅读 2019-04-22 11:53:00
    在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将...

    方法论-1:

    同时在线用户数:
    平均并发数:
    并发用户数峰值:

        在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将业务并发用户数称为并发用户数。

            (1)  计算平均的并发用户数: C = nL/T    
                     即:平均并发数=总用户数*用户在线时长/总工作时间  

            (2)  并发用户数峰值: C’ ≈ C+3*SQRT(C)

                     即:峰值并发数=平均并发数+3*(平均并发数^1/2)
        公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。

        公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。

    实例:

        假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。

    则根据公式(1)和公式(2),可以得到:

                   C = 400*4/8 = 200

                   C’≈200+3*根号200 = 2421

    估算处理能力,通常用TPCC值,即每分钟处理请求。每个服务器也把TPCC值作为指标。这与以下因素有关:
    1,并发用户数?(U1)
    2,用户访问模式:每分钟每个用户发出的业务请求个数,例如0.2个(N1)
    3,这些业务请求中,
    如果是数据库服务器,就统计查询、更新、统计占比,
    如果是Web服务器,可统计,例如连接跳转、添加操作、删除操作、更新操作,查询操作除各占1/5
    4,业务请求引起的事务数量
    例如, 平均每次页面跳转操作产生6个事务(T1),平均每次添加操作产生8个事务(T2);平均每次删除操作产生8个事务(T3);平均每次更新操作产生14个事务(T4); 平均每次查询操作产生10个事务(T5);
    5,忙时数量是平均值几倍,例如5倍
    6,经验系数,例如1.8
    7,服务器保留多少冗余,一般是30%
      TPC-C=U1*N1*(T1+T2+T3+ T4+ T5)/5*3*经验系数/冗余系数

     

    方法论-2:

    并发用户数

    大家都知道我们的性能测试就通过工具模拟多用户对系统进行操作,对系统造成压力,来验证系统的性能(不太标准的解释)。好多人也简单的把性能测试当成并发测试。那么这个“多用户”和“同时”两个因素缺一不可。只多用户不同时,很难对系统构成压力;没有多个用户,同时的概念也就自然不存在了

    并发的两种情况

    一种是严格意义上的并发,即所有的用户在同一时刻做同一件事或操作,这种操作一般指做同一类型的业务。比如,所有用户同一时刻做并发登陆,同一时刻做表单提交。

    另外一种并发是广义范围的并发,这种并发与前一种并发的区别是,尽管多个用户对系统发出了请求或者进行了操作,但是这些请求或都操作可以是相同的,也可以是不同的。比如,在同一时刻有用户在登录,有用户在提交表单。

    从服务器的角度来看并发

    前面的两种解释都是从用户业务的角度来解释并发的,因为我们平时所做的性能测试也是从用户端对业务层的操作来进行并发测试的。

    如果考虑整个系统运行过程中服务器所承受的压力是这样的:在该系统的运行过程中,把整个运行过程划分为离散的时间点,在每个点上,都有一个“同时向服务端发送请求的客户数”,这个就是所谓的服务器所承受的最大并发访问数。

    真正意义上的并发不存在

    上面试谈了这么多并发,现在又说真正意义上的并发不存在。何解?学操作系统原理的同学都知道,CPU在一个时间点上只能干一件事儿。为什么我们可以边看电影,边打字,边语音。因为CPU很快很快,他可以处理一下电影,再处理一下打字,再处理一下语音。因为它很快,所以,它可以在多个程序之间快速瞬间的切换,给你造成的假象就是它在同时做这些事情。(现在的双核、四核的CPU另说)

    那么我们的系统在接到用户的请求后也要调用CPU来完成某些处理,然后返回给用户。那么我们对系统有做并发测试是测什么呢?举个简单的例子。假如有一位神医,他的看病速度非常快,假设他的看病速度是不变的;然后有一群接待人员来接待看病的客人,有成千上万的病人来看病,接待人员要想各种办法来做好接待工作,使病人更快的看到病。比如,可以事先咨询病人得的什么病,然后将病人进行分类,比如可以扩大接待室,让更多的病人可以进到医院来看病等。

    神医就是我们的CPU,接待人员就是我们的系统,病人就用户,我们做性能测试的目的就是了解接待人员哪个地方给医院看病造成了瓶颈。只来一个病人,医院的看病速度与服务很好。一下子来十万个病人各种问题就出来了。接待人员的服务态度下降,多余的人员跟本进不到医院去,医院的洗手间不够用,造成病人无法上则所而离开,这些都属于系统问题。所以,我们一般测试的目的是看医院的接待能力。

    系统用户数与同时在线人数

    在实际的性能测试中,经常接触到与并发用户相关的概念还有“系统用户数”与“同时在线人数”下面通过一个实例来描述他们之间的差别。

    假设有一个网站,注册用户才能登录使用各种功能,如上传头像,阅读专家文章等。该系统有20万注册用户,这就是说有20万用户可以使用这个网站的所有功能,20万就是这个网站的“系统用户数”,网站有一个在线统计功能,从统计数据中可以看到,同时登录网站的人数的最高记录是2万,就是有2万人同时用浏览器打开着这个网站。2万就是“同时在线人数”

    那么系统的并发用户数是多少呢?2万么?NO!这2万只表示在系统最高峰时有这么多用户登录了网站,并不表示实际服务器的承受压力。因为服务器承受压力还与具体的用户访问模式相关,在这2万用户中考察某一个时间点对用户发出请求数,可以会大大缩水。那么,该系统的服务端承受的最大并发访问数是多少呢?这个取决于业务并发用户数和业务场景,一般可以通过服务器日志的分析得到。

    求并发用户数公式

    在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务的角度关注应该设置多少个并发数比较合理。

    下面找一个典型的上班签到系统,早上8点上班,7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人,平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。

    C=1000*5/30=166.7

    C表示平均并发用户数,那么对这个签到系统每秒的平均并发用户数为166

    当然,在性能测试上,任何公式都不是严谨的,最重要的是对系统做出有效正确的分析。

     

     

    方法论-3:

    一个系统的最大并发用户数为1100,怎么能推算出该系统的支持最大用户数。 其中用户性能要求如下:支持100万注册用户 性能需求分析: 1、根据用户的要求,本系统要支持100万用户,其中性能机器配置如何?高峰值是多少?带宽?等 2、如果都是采用公司的测试环境,那么本次性能应该做哪几种性能?性能评测、负载测试、强度测试? 3、怎么算出并发用户数?响应时间? 性能指标确定: 因为用户的性能需求太广,没有定到具体的数值。那么我怎么开展后继的工作?1、确定采用公司测试环境,不用考虑环境问题。也就是说,客户端、服务端以及带宽等一系统都可以不用考虑,这是固定。 2、考虑此项目组以前开发过的系统性能情况,能否做为一个参考值。解决方案:找出本项目组以并发过二个项目,其性能个项指标进行求权。其中浏览功能:并发数为1100,平均响应时间363秒;每用户平均响应时间为0.33秒。每秒中并发3个用户。其中一系统用户已达500万,另一系统用户为320万。并且二系统一直运行正常,但目前的二系统的服务器各为3台。可以得出一台服务器为载166万,甚至更多。(因为服务器中有求权的关系) 3、100万用户,那么怎么计算出他的每小时峰值活动用户数? 解决方案:采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数 6.667万/小时;那么每秒中的同一功能点点击并发数应该是18.5。 4、怎么得其并发数? 解决方案:本系统有多少个功能点?功能点为153个;也就是本系统在高峰值时一功能将被点击1258次,每秒点击0.35次。(不考虑间隔时间)考虑以前本项目组的数值。初步设置并发数为1100,主要以浏览功能为主、其次是查询和新增。 5、应该测试那种性能类型经再三考虑,三种性能都进行测试。 执行性能: 评测,依据性能指标确定中的第三点,将用户的并发设置为300-350,看其情况。负载测试,以1100为起点强度测试,为15小时和24小时为准 性能测试结果: 发现本系统最大用户支持为1100.失败用户最高为209,响应时间为315。可以判断此系统最大并发数为1100左右。也就说此系统在一台服务器上可支持150万用户数。 根据上述情况,可以得出: 1100用户并发时,用户一共响应时间为315秒(即每用户平均响应时间0.005秒),其中最高产生209个失败用户,但成功用户基本上可以完成后续操作,符合现系统要求的最大稳定用户数。由此可得出本系统在新增功能点中支持最大用户并发数为1100。按照1*100比例,计算得到每小时峰值活动用户数11万/小时;采用80•20原则计算得出本系统支持注册用户数约为165万。而本系统性能需求大规模支持100万注册用户,由上述的数据我们的系统已达到本系统性能需求。 注:100万,采用80•20原则计算得到每小时峰值活动用户数6.667万/小时。

    作者:王小王
    链接:http://www.zhihu.com/question/39608108/answer/82173112
    来源:知乎
    著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

    转载于:https://www.cnblogs.com/wind666/p/10749309.html

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  • ORACLE最大并发数查询

    2011-02-25 16:31:07
    查询ORACLE最大的并发数,在出现性能等问题时可以用到。
  • 并发用户相关的概念还包括:“并发用户”、“系统用户”和“同时在线用户”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。  假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的...

    与并发用户数相关的概念还包括:“并发用户数”、“系统用户数”和“同时在线用户数”,下面用一个实际的例子来说明它们之间的差别。
             假设有一个OA系统,该系统有2000个使用用户——这就是说,可能使用该OA系统的用户总数是2000名,这个概念就是“系统用户数”,该系统有一个“在线统计”功能(系统用一个全局变量记数所有已登录的用户),从在线统计功能中可以得到,最高峰时有500人在线(这个500就是一般所说的“同时在线人数”),那么,系统的并发用户数是多少呢?
            根据我们对业务并发用户数的定义,这500就是整个系统使用时最大的业务并发用户数。当然,500这个数值只是表明在最高峰时刻有500个用户登录了系统,并不表示实际服务器承受的压力。因为服务器承受的压力还与具体的用户访问模式相关。例如,在这500个“同时使用系统”的用户中,考察某一个时间点,在这个时间上,假设其中40%的用户在较有兴致地看系统公告(注意:“看”这个动作是不会对服务端产生任何负担的),20%的用户在填写复杂的表格(对用户填写的表格来说,只有在“提交”的时刻才会向服务端发送请求,填写过程是不对服务端构成压力的),20%部分用户在发呆(也就是什么也没有做),剩下的20%用户在不停地从一个页面跳转到另一个页面——在这种场景下,可以说,只有20%的用户真正对服务器构成了压力。因此,从上面的例子中可以看出,服务器实际承受的压力不只取决于业务并发用户数,还取决于用户的业务场景。
           在实际的性能测试工作中,测试人员一般比较关心的是业务并发用户数,也就是从业务角度关注究竟应该设置多少个并发数比较合理,因此,在后面的讨论中,也是主要针对业务并发用户数进行讨论,而且,为了方便,直接将业务并发用户数称为并发用户数。
           (1) 计算平均的并发用户数: C = nL/T
           (2) 并发用户数峰值: C’ ≈ C+3根号C
            公式(1)中,C是平均的并发用户数;n是login session的数量;L是login session的平均长度;T指考察的时间段长度。
            公式(2)则给出了并发用户数峰值的计算方式中,其中,C’指并发用户数的峰值,C就是公式(1)中得到的平均的并发用户数。该公式的得出是假设用户的login session产生符合泊松分布而估算得到的。
    实例:
             假设有一个OA系统,该系统有3000个用户,平均每天大约有400个用户要访问该系统,对一个典型用户来说,一天之内用户从登录到退出该系统的平均时间为4小时,在一天的时间内,用户只在8小时内使用该系统。
    则根据公式(1)和公式(2),可以得到:
                   C = 400*4/8 = 200
                   C’≈200+3*根号200 = 242
               F=VU * R / T
    其中F为吞吐量,VU表示虚拟用户个数,R表示每个虚拟用户发出的请求数,T表示性能测试所用的时间
    R = T / TS
    TS为用户思考时间
    计算思考时间的一般步骤:
    A、 首先计算出系统的并发用户数
    C=nL / T      F=R×C
    B、 统计出系统平均的吞吐量
    F=VU * R / T R×C = VU * R / T
    C、 统计出平均每个用户发出的请求数量
    R=u*C*T/VU
    D、根据公式计算出思考时间
    TS=T/R
    缺陷检测有效性百分比DDE=TDFT/(TDFC+TDFT)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷(即由测试组发现的),TDFC=客户发现的全部缺陷(在版本交付后一个标准点开始测量,如,半年以后)

    缺陷排除有效性百分比DRE=(TDCT/TDFT)×100%
    其中:TDCT=测试中改正的全部缺陷,TDFT=测试过程中发现的全部缺陷

    测试用例设计效率百分比TDE=(TDFT/NTC)×100%
    其中:TDFT=测试过程中发现的全部缺陷,NTC=运行的测试用例数

    以下公式较适用于白盒测试
    功能覆盖率= 至少被执行一次的测试功能点数/ 测试功能点总数 (功能点)
    需求覆盖率= 被验证到的需求数量 /总的需求数量 (需求)
    覆盖率= 至少被执行一次的测试用例数/ 应执行的测试用例总数 (测试用例)
    语句覆盖率= 至少被执行一次的语句数量/ 有效的程序代码行数
    判定覆盖率= 判定结果被评价的次数 / 判定结果总数
    条件覆盖率= 条件操作数值至少被评价一次的数量 / 条件操作数值的总数
    判定条件覆盖率= 条件操作数值或判定结果至少被评价一次的数量/(条件操作数值总数+判定结果总数)
    上下文判定覆盖率= 上下文内已执行的判定分支数和/(上下文数*上下文内的判定分支总数)
    基于状态的上下文入口覆盖率= 累加每个状态内执行到的方法数/(状态数*类内方法总数)
    分支条件组合覆盖率= 被评测到的分支条件组合数/分支条件组合数
    路径覆盖率= 至少被执行一次的路径数/程序总路径数

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  • QPS,并发数计算

    千次阅读 2020-08-04 18:19:05
    RPS=并发数/平均响应时间 QPS = req/sec = 请求数/秒 【QPS计算PV和机器的方式】 QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计] QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 ) QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数 ...

    QPS

    QPS:全名 Queries Per Second,意思是“每秒查询率”,是一台服务器每秒能够响应的查询次数,是对一个特定的查询服务器在规定时间内所处理流量多少的衡量标准。
    简单的说,QPS = req/sec = 请求数/秒。它代表的是服务器的机器的性能最大吞吐能力。
    服务器的 QPS 一般我们可以使用 http_load 来测试,统计处 web 服务器的吞吐量和负载

    TPS

    TPS 即 Transactions Per Second 的缩写,每秒处理的事务数目。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应的过程。
    客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用的时间和完成的事务个数,最终利用这些信息作出的评估分。

    TPS 的过程包括:客户端请求服务端、服务端内部处理、服务端返回客户端。

    Qps 基本类似于 Tps,但是不同的是,对于一个页面的一次访问,形成一个 Tps;但一次页面请求,可能产生多次对服务器的请求,服务器对这些请求,就可计入“Qps”之中。

    例如,访问一个 Index 页面会请求服务器 3 次,包括一次 html,一次 css,一次 js,那么访问这一个页面就会产生一个“T”,产生三个“Q”。

    PV

    PV(page view)即页面浏览量,通常是衡量一个网络新闻频道或网站甚至一条网络新闻的主要指标。
    PV 即 page view,页面浏览量。用户每一次对网站中的每个页面访问均被记录 1 次。用户对同一页面的多次刷新,访问量累计。
    根据这个特性,刷网站的 PV 就很好刷了。与 PV 相关的还有 RV,即重复访问者数量(repeat visitors)。

    UV

    UV 访问数(Unique Visitor)指独立访客访问数,统计 1 天内访问某站点的用户数(以 cookie 为依据),一台电脑终端为一个访客。

    并发数

    并发数 = 每秒的请求数(QPS) * 平均响应时间

    PV=page view
    TPS=transactions per second
    QPS=queries per second
    RPS=requests per second
    RPS=并发数/平均响应时间

    QPS = req/sec = 请求数/秒
    【QPS计算PV和机器的方式】
    QPS统计方式 [一般使用 http_load 进行统计]
    QPS = 总请求数 / ( 进程总数 * 请求时间 )
    QPS: 单个进程每秒请求服务器的成功次数

    服务器计算
    服务器数量 = ceil( 每天总PV / 单台服务器每天总PV )
    【峰值QPS和机器计算公式】
    原理:每天80%的访问集中在20%的时间里,这20%时间叫做峰值时间
    公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS)
    机器:峰值时间每秒QPS / 单台机器的QPS = 需要的机器
    问:每天300w PV 的在单台机器上,这台机器需要多少QPS?
    答:( 3000000 * 0.8 ) / (243600 0.2 ) = 139 (QPS)
    问:如果一台机器的QPS是58,需要几台机器来支持?
    答:139 / 58 = 3

    一个典型的上班签到系统,早上8点上班,7点半到8点的30分钟的时间里用户会登录签到系统进行签到。公司员工为1000人,平均每个员上登录签到系统的时长为5分钟。可以用下面的方法计算。
    QPS = 1000/(3060) 事务/秒
    平均响应时间为 = 5
    60 秒
    并发数= QPS平均响应时间 = 1000/(3060) (560)=166.7

    并发数 = 每秒的请求数(QPS) * 平均响应时间

    一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输的事物处理个数),即服务器每秒处理的事务数。TPS包括一条消息入和一条消息出,加上一次用户数据库访问。

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  • 查看tomcat 并发数

    千次阅读 2020-09-19 14:20:48
    查看tomcat并发连接有两个方式: 方式1:通过tomcat自带的管理控制台查看: 启动tomcat后,在浏览器输入:http://localhost:8888/manager/status 8888是自己的端口号 用的是 tomcat 8.5.56 tomcat7以后需要...
  • Tomcat参数调优:连接数和并发数连接数实战并发处理线程数 调整实战 配置项 含义 默认 建议 注意 备注 ConnectionTimeout 连接超时 20s 减少 与程序处理能力有关,处理能力越快设置短一点没关系 到底多久提示...
  • 带宽、并发数计算

    千次阅读 2020-03-30 14:45:22
    先说推出的结果并发数= 带宽(Mb)*67.2/数包大小(KB)//注意这里的带宽 Mb ,发送出的数据大小单位是KB 下面为推到过程: 首先要分清一下单位 一个字节的等于八个位,位就是我们常说的二进制,例如: 1000 0100这...
  • iOS GCD中控制最大并发数

    千次阅读 2020-03-06 18:49:33
    一、概述 在GCD中有两种队列,分别是串行队列和并发队列。在串行队列中,同一时间只有一个任务在执行,不能充分利用...目前iPhone的处理器是多核(2个、4个),适当的并发可以提高效率,但是无节制地并发,如将大...
  • 带宽与并发数

    千次阅读 多人点赞 2019-01-05 15:17:39
    先说推出的结果 并发数= 带宽(Mb)*67.2/数包大小(KB) //注意这里的带宽 Mb ,发送出的数据大小单位是KB 下面为推到过程: 首先要分清一下单位 一个字节的等于八个位,位就是我们常说的二进制...
  • 那实现流量控制,怎么实现并发数大于1的情况呢? 方案 思路: 使用Promise.all来保证并发数限制 待Promise.all返回后再执行下一轮的Promise.all 任务开启时,标记running状态为true 队列中任务全部处理完后标志...
  • # -c指定并发数,-n指定请求数量 ab -c 100 -n 1000 http://127.0.0.1/index.html 查看结果: 上面可以看出我自己的1核2G内存的云服务器是1万1的并发量。我的web就只有一个静态页面,没有动态请求,理论上...
  • 服务器的并发数

    千次阅读 2019-05-12 21:39:19
    一:服务器并发数取决于那些? 1.CPU 处理性能 CPU 核数,假如 CPU有4个核,处理每个访问请求用线程去处理,那么4核每次最大能处理不超过8个线程,处理时间看单个线程处理完数据的时间,假如一个线程处理时间是40...
  • 浏览器在我们日常工作、学习中经常会使用到,有时候遇到页面请求过多,页面卡顿需要好长一段时间才能加载完成,有没有想过这是什么原因?和我们本文将要讨论的并发数有什么关系?探究 Chrome ...
  • Linux Shell多进程并发以及并发数控制

    千次阅读 2018-06-30 18:22:01
    2. linux多进程并发数控制 最近小A需要生产2015年全年的KPI数据报表,现在小A已经将生产脚本写好了,生产脚本一次只能生产指定一天的KPI数据,假设跑一次生产脚本需要5分钟,那么: * 如果是循环顺序执行,那么...
  • JMeter 最大并发数

    万次阅读 2018-07-14 17:42:27
    最近接触到一个问题:JMeter的最大并发是多少? 特查过资料记录一番: 单台机器的话:看机器配置,一般受内存和cpu影响。 比如我目前的电脑:很久以前的组装机,运存8G(实际可用7.81G),处理器:Inter pentium ...
  • 限制promise的并发数

    千次阅读 2020-05-25 17:40:37
    参照文章指路→js如何限制Promise“并发”的数量 思路 利用一个队列保存超出数量限制待执行的任务 利用Promise的finally方法取出队列中下一个任务执行 代码 // Promise.prototype.finally = function(callback){ ...
  • 帆软并发数

    千次阅读 2019-02-22 14:10:00
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  • QPS、TPS、并发数、吞吐量概念

    千次阅读 2020-08-09 14:32:31
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空空如也

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并发数